전 세계 모든 Schrödinger 사무소는 휴식과 재충전을 위한 전사적 조치의 일환으로 8월 17일부터 21일까지 일주일간 휴무합니다. 이 기간 동안 문의에 대한 답변이 제한될 수 있으니 양해 부탁드립니다. 과학 및 기술 지원팀 직원들은 긴급 지원 문의에 한해 대응할 예정입니다.

전산화학

계산 화학

효과가 뛰어난 모델링 기법을 도입하여 소재 연구개발(R&D)을 강화하십시오

계산 화학은 오랫동안 소재 연구개발 과정의 일부로 자리 잡아 왔지만, 현재 우리는 컴퓨터 지원 방식에서 컴퓨터 주도 방식의 소재 발굴로 패러다임이 전환되는 시기를 맞이하고 있습니다.

Schrodinger의 분자 시뮬레이션 디지털 플랫폼을 활용하면, 고성능 물리 기반 모델링 및 머신러닝 기술을 통해 설계 및 신물질 발굴 과정을 한 단계 업그레이드하고, 실질적인 소재 연구개발 혁신을 실현할 수 있습니다.

계산 화학자들에게 있어 ‘ Schrödinger ’ 플랫폼의 장점

수십 년에 걸친 혁신을 손끝에서 만나보세요

30년간의 과학적 연구 개발을 바탕으로 하고, 다양한 산업 분야의 수천 명의 고객을 통해 검증된 기술의 이점을 누리세요. 또한 사용자 피드백을 반영하여 소프트웨어를 지속적으로 개선하고 있습니다.

GPU 가속을 통한 속도, 정확성 및 성능

가속화된 GPU 성능을 통해 속도, 정확성 및 기능성을 제공함으로써, 확실한 성과를 내고 프로젝트 일정을 준수할 수 있도록 하십시오.

다양한 시뮬레이션 기능을 이용할 수 있는 단일 사용자 인터페이스

분자동역학 직관적인 단일 인터페이스인 MS Maestro 를 통해 자동화된 워크플로우를 활용하여, 분자 및 주기적 양자역학(QM), 전원자 및 부분 원자(all-atom and coarse-grained ) 분자 동역학(MD) 시뮬레이션, 그리고 기계 학습( 머신러닝 , ML)을 모두 활용할 수 있습니다.

간편하게 자동화할 수 있는 모델링 워크플로우

Schrödinger 의 Python API 을 활용하여 범용 스크립팅 언어인 Python을 통해 모델링 기능을 자동화하세요.

전문가 팀의 지원을 받아

Schrödinger의 전산화학 전문가 팀이 전담 기술 및 과학적 지원과 맞춤형 교육을 제공하여, 새로운 소프트웨어 도입 경험을 혁신적으로 변화시켜 드립니다.

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온라인 학습을 위한 방대한 자료 모음

튜토리얼과 온라인 강좌를 비롯한 방대한 온라인 교육 자료를 활용하여, 계산 화학 분야가 처음인 실험 연구원을 포함한 팀원들의 역량을 신속하게 강화할 수 있습니다.

분자모델링 및 머신러닝 의 광범위한 기능

Schrödinger 재료 과학자 및 엔지니어를 지원하기 위해 폭넓은 첨단 소프트웨어 솔루션을 제공합니다.

가우시안 궤도 기반 및 평면파 기저법을 이용한 밀도 함수 이론 
정밀한 구조 탐색 알고리즘을 갖춘 분자 역학
분자동역학 시뮬레이션을 위한 고급 전원자 힘장
자동화된 라이브러리 생성 알고리즘을 활용한 재료 정보학
확장된 타이트바인딩 기법을 활용한 가속 양자화학
전체 원자(all-atom) 및 원자-기체( coarse-grained ) 표현에 대한 고전적 분자동역학 
머신러닝 액티브 러닝 알고리즘 및 심층 신경망을 지원합니다
분자모델링 재료 과학 분야에서의 응용

온라인 인증 과정 ‘ 코스 ’: 소재 혁신 분야의 역량을 한 단계 높여보세요

Schrödinger 소프트웨어와 인터페이스에 익숙하지 않으신가요? 방대한 교육 자료, 자기 주도형 과정, 그리고 개인 맞춤형 1:1 교육을 통해 실력을 쌓아보세요. Schrödinger 소프트웨어는 전문가와 초보자 모두를 위해 설계되었으며, 사용하기 쉬운 인터페이스와 자동화된 워크플로우를 갖추고 있을 뿐만 아니라 전담 과학 및 기술 지원팀의 뒷받침도 받고 있습니다.

자세히 알아보기

당신은 훌륭한 분들과 함께하고 계십니다

“ Schrödinger의 디지털 분자 시뮬레이션 플랫폼을 활용하여, 우리는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수천 가지의 신소재를 탐색했으며, 그 결과를 바탕으로 LMB 셀의 성능과 안정성 을 향상시킬 가능성이 가장 높은 후보 물질을 선정했습니다. 이러한 접근 방식 덕분에 지난 2년 동안 배터리 성능이 10배나 향상되었습니다.”
제시카 골든, 세피온 테크놀로지스 연구개발(R&D) 총괄
“초보적인 오픈소스 분자 표현자 와 변동성이 크고 제한적인 공개 데이터베이스에 의존하는 기존의 계산 방법과 달리, 이 새로운 접근 방식은 Schrödinger의 물리 기반 모델링을 활용하여 보다 포괄적인 표현자 를 계산하고, Eonix의 화학적 다양성이 풍부한 데이터베이스를 활용하여 견고한 머신러닝 모델 훈련을 수행합니다.”
돈 데로사, Eonix 공동 창업자
“평균적으로, ‘ Schrödinger’의 기술을 적용함으로써 순수 실험적 접근 방식에 비해 개발 기간을 최대 10배까지 단축할 수 있었습니다.”
마틴 세틀, 레킷(Reckitt) 고분자 과학·지속가능성 및 포장 부문 선임 연구 관리자
“ 머신러닝 의 속도와 Schrödinger의 물리 기반 시뮬레이션 방식이 지닌 정확성을 결합함으로써, Cambrium은 혁신적인 생체 재료의 새로운 가능성을 개척하고 있습니다.”
피에르 살비, Cambrium GmbH 엔지니어링 총괄

조직의 요구 사항을 충족시키는 소프트웨어 및 서비스

소프트웨어 플랫폼

물리 기반 분자모델링, 머신러닝 및 팀 협업을 기반으로 한 포괄적이고 사용자 친화적인 플랫폼을 통해 디지털 물질 탐색 워크플로를 구축하십시오.

연구 지원 서비스

Schrödinger의 전문 계산 과학자들의 역량을 활용하여 귀사의 신소재 발굴 및 개발 과정의 핵심 단계에서 지원을 받으십시오.

지원 및 교육

초보자와 숙련된 사용자 모두를 위해 마련된 전문가 지원, 교육 자료 및 교육 리소스를 이용하세요.